基于小波能量与神经网络的断路器振动信号识别方法

高压断路器出现机械故障不仅会引起振动冲击事件的时间漂移,还会引起时域波形中一些波峰幅值的变化。依据同一类型断路器振动信号相似的特点,在对高压断路器故障振动信号进行特征分析的基础上,提出了一种识别高压断路器振动信号的新方法:将小波包提取算法和径向基神经网络模式识别功能相结合,利用小波包分解与重构原理将断路器合闸振动信号分解到不同频段中,提取每个频带能量作为断路器状态监测的特征向量,作为径向基神经网络的输入向量;基于径向基神经网络的故障诊断方法在系统参数未知的情况下自动建立动态模型,对于线性系统和非线性系统都有很好的跟踪能力,通过实验室断路器典型合闸振动信号的监测及识别分析验证了该方法的有效性。     

基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断

高压断路器机械故障的出现不仅会引起振动冲击事件的时移,而且会引起时域波形中的一些波峰形态的变化。基于小波变换的信号奇异性检测理论,可以求取振动信号包络的奇异性指数,作为特征参数用于故障诊断。对高压断路器合闸振动信号进行了分析,取得了较好的效果。     

能谱熵向量法及粒子群优化的RBF神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

高压真空断路器是电力系统开关设备中极其重要的一种高压电器,而高压断路器故障中80%是由于机械特性不良造成,为此通过小波包变换对高压断路器机械振动信号进行了分析,以信号的能谱熵作为特征输入向量,建立了粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的高压断路器故障识别系统模型,最后对实际高压断路器振动信号进行获取分析并得到结果。实验结果表明,高压断路器正常信号能谱熵向量各元素分布比较均匀;而故障信号所得能谱熵向量各元素变化较大且有一定变化规律;粒子群优化后的RBF网络模型在正确率、精度等方面高于传统神经网络模型。实验结果表明该方法用于高压断路器的故障诊断是可行的,并且可以为断路器的故障诊断提供更好的理论依据。     

基于Kohonen网络的高压断路器机械故障识别方法

引起高压断路器故障的原因大部分都是机械故障,因此对高压断路器进行故障诊断,使其可靠、高效地工作对电力系统的运行具有很大的意义。实验室模拟断路器基座支架上的合闸振动信号,采用小波包变换对取得的3种状态下的振动信号进行分解,计算各频段能量并做归一化处理,构造特征向量作为Kohonen网络的输入,进而进行机械故障识别。最后,将基于Kohonen网络的识别方法与BP网络以及RBF网络识别方法对高压断路器机械故障的识别效果进行比较。结果表明提出的基于Kohonen网络的高压断路器机械故障识别方法优于BP网络以及RBF网络,具有较高的准确性。     

基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断

为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法。该方法首先分析高压断路器的分(合)闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t_1、t_2、t_3、t_4、t_5、I_1、I_2、I_3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类。该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性,实验结果显示,模糊RBF神经网络高压断路器的故障诊断模型能够准确的诊断出故障类型,其准确率达到99%,具有良好的实用性。与基于模糊BP神经网络的故障诊断方法相比,该方法收敛速度快,训练时间短,均方差较小,为0.107 3。     

基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法。仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。     

基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法,仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。     

基于蚁群初始化小波网络的水电机组振动故障诊断

针对传统小波网络在进行故障诊断时存在收敛速度慢,对初始参数敏感的缺陷,提出了基于蚁群初始化小波网络的水电机组振动故障诊断方法。该方法采用蚁群算法对小波网络的参数进行初步寻优,将优化后的参数作为小波网络的初始化参数;利用水电机组振动信号频谱分量的幅值作为特征向量,对蚁群初始化小波网络进行训练,实现振动特征集到故障集的有效映射,达到故障诊断的目的。实例诊断结果表明:与传统小波网络及蚁群优化小波网络相比,基于蚁群初始化小波网络的水电机组振动故障诊断方法具有较快的收敛速度和较强的泛化能力,为水电机组振动故障在线诊断提供了有效的解决方案。     

基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障诊断方法

高压断路器作为电力系统的开关及保护设备,其可靠地工作对整个电力系统的安全运行具有很大的意义。为了迅速、精确地诊断高压断路器故障,提出一种基于学习向量量化(LVQ)网络的高压断路器机械故障诊断方法。首先,模拟高压断路器灭弧室机械故障状态,采集断路器的机械振动信号;其次,提取高压断路器机械故障振动信号的小波包能量作为特征量,建立基于LVQ网络的高压断路器机械故障诊断模型;最后,将LVQ网络、思维进化优化(MEA)的LVQ网络、BP网络和RBF网络在网络迭代步数、网络误差以及预测置信度方面进行比较。结果表明,提出的基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障诊断方法相比较于其他诊断方法具有一定的快速性,并具有较高的置信度。     

基于S变换和极限学习机的高压断路器机械故障诊断

机械故障是高压断路器最常见的故障,研究高压断路器机械故障诊断方法对于提高电力系统可靠性具有重要意义。为提高高压断路器机械故障诊断的效率,文中提出一种基于S变换和极限学习机(ELM)的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,对高压断路器动作期间产生的振动信号进行S变换处理,获得相应的时—频矩阵;然后,对S变换模值矩阵进行时域和频域划分,计算振动信号在不同时段和频段的局部奇异值,并选择各子矩阵的最大奇异值作为故障诊断的特征向量;最后,采用ELM对高压断路器机械状态进行分类。对高压断路器在正常和故障状态下进行诊断实例测试,实验结果表明,该方法能够快速准确地识别断路器机械状态,具有较高的诊断效率。     

动态时间规整算法诊断高压断路器故障

为诊断与分析高压断路器的故障,采用动态时间规整算法(DTW),该算法利用高压断路器振动波形具有重复性和独特性的特点,通过比较待测波形与参考波形时间特征量相似度的大小获得诊断结果。该算法只需一组健康数据作为基准参考数据,不但可诊断出高压断路器是否异常,还可确定某一时段对应动作事件的状态。用MATLAB编写动态时间规整算法程序,以试验实测波形为例,对断路器振动波形进行仿真分析,其结果与实际一致,验证了该算法应用于断路器故障诊断的有效性。     

高压断路器振动信号在线监测系统的研究

机械故障是高压断路器的常见故障,大多数高压断路器的机械故障都可以通过分析其分、合闸振动信号判断出来;为了对高压断路器振动情况进行实时监测和分析,防止其机械故障发生,设计了一个监测高压断路器振动信号的监测装置,该装置采用TI公司的数字信号处理器芯片TMS320X2812,可对高压开关振动信号进行实时监测及时域和频域分析,试验表明该装置能够实现对高压断路器分、合闸振动信号的实时监测和分析,具有现场应用价值。     

Method of Mechanical Fault Intelligent Diagnosis Based on Vibration Signal of High Voltage Circuit Breaker

Based on vibration signal of high voltage circuit breaker,a new method of intelligent fault diagnosis that wavelet packet extracts energy entropy which are used as characteristic vector of the support vector machine(SVM)to construct classifier for fault diagnosis is presented.The acceleration sensors are applied to collecting the vibration data of different states of high voltage circuit breakers based on self-made experimental platform in this method.The wavelet packet are fully applied to analyze the vibration signal and decompose vibration signal into three layers,and wavelet packet energy entropy of each frequency band are as the characteristic vector of circuit breaker failure mode.Then the intelligent diagnosis network is established on the basis of the support vector machine theory.It is verified that the method has a better capability of classification and a higher accuracy compared with the traditional neural network diagnosis method through distinguishing the three fault modes which are tripping device stuck,the vacuum arcing chamber fixed bolt looseness and too much friction force of the transmission mechanism of circuit breaker in this paper.     

基于小波变换的高压断路器机械故障监测装置的研究

高压断路器在电力系统中起着重要的控制和保护作用,对电网安全运行非常重要.对高压断路器的概念进行简单介绍,并对其振动信号特点及原理进行了分析.针对目前高压断路器机械故障监测方法出现的各种弊端,研制出一种基于振动信号分析的断路器机械故障监测装置,该装置通过对振动信号进行小波变换分析能有效对断路器的运行状态和故障进行准确、及...     

SF6断路器综合在线监测系统的开发

SF6高压断路器综合在线监测系统可以同时对多组断路器运行时的相关参数进行全面测量,为故障的综合诊断提供依据.在对SF6断路器运行状态进行实时监测的同时,通过建立数据库,实现对断路器在线监测数据的历史和横向的管理,有利于断路器在线监测信息共享,具有用户界面友好,易于维护等特点.